Planetary Health Rounds: A novel educational model for integrating healthcare sustainability education into postgraduate medical curricula
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Climate change poses a major threat to public health, necessitating significant reductions in greenhouse gas (GHG) emissions to limit its effects. The healthcare sector itself is a significant contributor to GHG emissions, particularly in high-income countries such as Canada and the United States. Providing medical learners with education on this topic has been identified as an important component of efforts to reduce GHG emissions; however, there is a lack of tools available both for providing education on healthcare sustainability, and for integrating this topic into postgraduate medical curricula. Case Presentation: The Planetary Health Rounds are an educational initiative aimed at integrating climate change concepts and healthcare sustainability into the Internal Medicine residency curriculum, using a case-analysis format in conjunction with the open-source HealthcareLCA Database (https://healthcarelca.com/database), a living repository of data on healthcare-associated GHG emissions. Methods: Learners conduct a case analysis of an internal medicine patient and estimate the total emissions associated with their admission, which they then present at an end-of-rotation teaching session, with discussions centering on the link between climate change and health as well as reducing emissions. Discussion: The Planetary Health Rounds, implemented in 2023, have been well-received by trainee physicians despite some challenges having been encountered. These include service demands impacting participation, a lack of emissions data for internal medicine-related care, issues with the generalizability of said data, and consistent access to a planetary health expertise during rounds. Conclusion: This initiative provides a novel way of incorporating teaching on climate change and health into postgraduate training curriculums.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».